Statistische Software (R)

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1 Statistische Software (R) Paul Fink, M.Sc., Eva Endres, M.Sc. Institut für Statistik Ludwig-Maximilians-Universität München Verteilungen und Zufallszahlen

2 Übersicht Statistik-Funktionen Funktion mean() median() exp(mean(log( ))) quantile() var() sd() range() diff(range()) cov() cor() density() ecdf() Beschreibung artihmetische Mittel Median Geometrisches Mittel empirische Quantile Stichproben-Varianz Stichproben-Standardabweichung Minimum und Maximum Spannweite Stichproben-Kovarianz Korrelation (Spearman, Bravais Pearson) Kerndichteschätzer Empirische Verteilungsfunktion Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

3 Nützliche Funktionen Übersicht Funktion cumsum() cumprod() Beschreibung Kumulierte Summe Kumuliertes Produkt gamma() Gamma-Funktion: Γ(n) = (n 1)! beta() Betafunktion: B(a, b) = Γ(a)Γ(b) Γ(a+b) sort() rank() factorial() choose() unique() duplicated() Sortieren eines Vektors Bestimmung der Ränge Fakultät Binomialkoeffizient ( n) k Entfernung von Duplikaten Indizierung von Duplikaten Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

4 Nützliche Funktionen Diskretisieren Diskretisierung einer (quasi )stetigen Variable: > x <- c(1.3, 1.5, 2.5, 3.8, 4.1, 5.9, 7.1, 8.4, 9.0) > xdiscrete <- cut(x, breaks = c(-inf, 2, 5, 8, Inf)) > is.factor(xdiscrete) [1] TRUE > xdiscrete [1] (-Inf,2] (-Inf,2] (2,5] (2,5] (2,5] (5,8] (5,8] [8] (8, Inf] (8, Inf] Levels: (-Inf,2] (2,5] (5,8] (8, Inf] > table(xdiscrete) xdiscrete (-Inf,2] (2,5] (5,8] (8, Inf] Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

5 (Pseudo-) Zufallszahlen Statistik verwendet Zufallszahlen Generierbar nur durch deterministischen Algorithmus (Generator) = Pseudo-Zufallszahlen Problem: Vergleichbarkeit von zufälligen Ergebnissen Lösung: Zufallszahlengenerator initialisieren mit set.seed() > set.seed(12345) > rnorm(n = 2) [1] > rnorm(n = 2) [1] > set.seed(12345) > rnorm(n = 2) [1] Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

6 Verteilungen und Zufallszahlen Funktionen zur Berechnung von Dichten, Verteilungsfunktionen, Quantilen und Erzeugung von (Pseudo ) Zufallszahlen bekannter Verteilungen Funktionsnamen-Schema Anfangsbuchstabe d p q r Art der Funktion Dichte (density) Verteilungsfunktion (probability) Quantilsfunktion (quantiles) Zufallszahl (random number) Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

7 Übersicht Modellverteilungen Funktionsende beta binom cauchy exp gamma geom hyper lnorm norm pois unif mvnorm Verteilungsname Beta-Verteilung Binomial-Verteilung Cauchy-Verteilung Exponential-Verteilung Gamma-Verteilung Geometrische-Verteilung Hypergeometrische-Verteilung Log-Normal-Verteilung Normal-Verteilung Poisson-Verteilung Gleich-/ Rechtecks-Verteilung Multivariate Normal-Verteilung (package mvtnorm) Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

8 Übersicht Prüfverteilungen Funktionsende chisq f signrank t wilcox Verteilungsname χ 2 -Verteilung F -Verteilung Verteilung der Wilcoxon Vorzeichen- Rangsummen (1 Stichprobe) t-verteilung Verteilung der Wilcoxon Rangsummen (2 Stichproben) Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

9 Funktionsnamen-Schema Beispiel Std.-NV Dichte der N(0, 1) Verteilung an der Stelle x = 0: (theoretisch: 1/ 2π) > dnorm(x = 0) [1] > 1 / sqrt(2 * pi) [1] Verteilungsfunktion der N(0, 1) Verteilung an der Stelle q: Φ(q) = P (X q) > pnorm(q = 0) [1] 0.5 > pnorm(q = 1.96) [1] Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

10 Funktionsnamen-Schema Beispiel Std.-NV p-quantil der N(0, 1) Verteilung z p : > qnorm(p = 0.95) [1] Stichprobe vom Umfang n = 5 aus N(0, 1) Verteilung > X <- rnorm(n = 5) > X [1] Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

11 Die sample() Funktion Ziehen einer Stichprobe mit festem Umfang (Argument size) aus endlich diskreten Mengen (Argument x) mit Zurücklegen (Argument replace = TRUE) oder ohne Zurücklegen (Argument replace = FALSE) und optional mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten (Argument prob). Argument replace ist auf FALSE voreingestellt. Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

12 Die sample() Funktion Beispiele Ziehen mit Zurücklegen aus einer Gleichverteilung über {1, 2, 3, 4, 5}: > sample(x = c(1, 2, 3, 4, 5), size = 10, replace = TRUE) [1] Ziehen mit Zurücklegen aus einer vorgegebenen Verteilung (prob gesetzt): > zmzv <- sample(x = c(1, 2, 3, 4, 5), size = 1000, replace = TRUE, + prob = c(0.1, 0.1, 0.4, 0.3, 0.1)) > table(zmzv) zmzv Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe

13 Aufgaben 1. Erzeugen Sie Stichproben aus verschiedenen Verteilungen (Poisson, Binomial, χ 2, Exponential) mit verschiedenen Parametern und den Stichprobenumfängen n = 20, n = 50, n = 100 und n = Berechnen Sie jeweils das arithmetische Mittel und vergleichen Sie es mit dem dazugehörigen theoretischen Erwartungswert. 3. Permutieren Sie den Vektor der Großbuchstaben LETTERS. Fink, Endres: Statistische Software (R) SoSe